数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.21330856

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

数据

此处的 oasis_longitudinal.csv 是一个合成样本（40 个虚构受试者，82 次访视），模拟了 OASIS-2 纵向数据集的模式，因此演示无需任何数据协议即可直接运行。若要使用真实数据，请从 oasis-brains.org 下载 OASIS-2 纵向 CSV 并替换此文件——列名相同，无需修改代码。

第二阶段影像数据

本目录中的 download_oasis.py 从 Kaggle（ninadaithal/imagesoasis）获取 OASIS 影像数据集，用于第二阶段的 MRI 严重程度分类器（src/alz/imaging.py）。它下载到 data/imagesoasis/versions/1/Data/（kagglehub 的缓存布局），与上述表格工作流程无关——运行它不会影响 oasis_longitudinal.csv 或 train.py。使用 python train_mri.py 进行训练（参见 README.md）。imagesoasis/versions/1/Data/ 中每个类别对应一个文件夹，每个文件夹中充满 .jpg MRI 切片：Mild Dementia、Moderate Dementia、Non Demented（如果你重新下载，Kaggle 上游还存在一个 Very mild Dementia 类别）。

第3阶段EEG数据

ds004504/ 是 OpenNeuro BIDS 数据集“阿尔茨海默病、额颞叶痴呆与健康受试者EEG记录数据集”（Miltiadous 等；原始地址为 github.com/OpenNeuroDatasets/ds004504）。该数据集用于第3阶段EEG确认分类器（src/alz/eeg.py），该分类器提取相对频带功率特征（delta/theta/alpha/beta/gamma）并拟合逻辑回归。共88名受试者：36名阿尔茨海默病（AD）、23名额颞叶痴呆（FTD）、29名健康对照（CN）。每个 sub-0XX/eeg/ 目录保存原始静息态闭眼记录（.set，日本光电19通道导联布局，500 Hz）；derivatives/sub-0XX/eeg/ 目录保存经过带通滤波、ASR伪迹校正和ICA清洗后的同一记录。participants.tsv 的列包括：participant_id, Gender, Age, Group, MMSE，其中 Group 为 A（AD）、F（FTD）或 C（健康对照）。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。